# Регрессионный анализ и бутстреп для выбора района нефтедобычи

## Описание проекта
Компании «ГлавРосГосНефть» нужно решить, где бурить новую скважину. Вам предоставлены пробы нефти в трёх регионах: в каждом 10 000 месторождений, где измерили качество нефти и объём её запасов. Постройте модель машинного обучения, которая поможет определить регион, где добыча принесёт наибольшую прибыль. Проанализируйте возможную прибыль и риски техникой Bootstrap.

Прогнозирование оттока клиентов банка с ручным подбором гиперпараметров модели классификации. Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: ML, банки, инвестиции, кредитование.

## Стек
Python, Pandas, Sklearn

## Ссылки проекта
- [Тетрадь проекта](notebook.ipynb)
- [HTML версия тетради](https://microsegment.ru/portfolio/modelshyperparametersmanualselection_classification_marketing_bank/)
